統計學方法第一章極大似然估計和貝葉斯估計

感覺機python自編碼

栗子：在擲硬币實驗中估計出現正面向上的機率θ（西塔）。

word版的推導過程，資源連結如下：

https://download.csdn.net/download/weixin_37200373/11974264

極大似然是根據樣本的資訊對θ求的估計

貝葉斯估計不僅有樣本資訊還有先驗資訊。

1）先驗：根據統計曆史上的經驗、常識當下事件發生的機率；

2）似然：當下事件由果及因發生的機率；

3）後驗：當下事件由因及果發生的機率。

先驗機率分布，即關于某個變量 p 的機率分布p(θ) ；對于結果 x ，在參數集合 θ 上的似然，就是在給定這些參數值的基礎上，觀察到的結果的機率 L(θ|x)=p(x|θ) ；後驗機率是關于參數 θ 在給定的證據資訊 X 下的機率： p(θ|x) 。後驗機率定義如下：p(θ|x)=p(x|θ)p(θ)/p(x)。

一。Γ\GammaΓ分布

指數分布是兩次事件發生的時間間隔

Γ\GammaΓ分布是n倍的指數分布